Analisis Tingkat Permintaan Rumah di Kota Medan

Lampiran

Estimasi pada model persamaan Rumah Sederhana Tapak (RST) :

Dependent Variable: YRST Method: Least Squares Date: 01/10/15 Time: 09:18 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRST -1.78E-07 5.58E-08 -3.197571 0.0056 GPP 0.131917 0.081620 1.616242 0.1256 INF -0.196369 0.087919 -2.233527 0.0401 C 87.87906 3.744533 23.46863 0.0000 R-squared 0.519356 Mean dependent var 81.00000 Adjusted R-squared 0.429235 S.D. dependent var 8.207827 S.E. of regression 6.200931 Akaike info criterion 6.664132 Sum squared resid 615.2247 Schwarz criterion 6.863279 Log likelihood -62.64132 Hannan-Quinn criter. 6.703008 F-statistic 5.762884 Durbin-Watson stat 1.334568 Prob(F-statistic) 0.007191

Estimation Command: =========================

LS YRST PRST GPP INF C Estimation Equation: =========================

YRST = C(1)*PRST + C(2)*GPP + C(3)*INF + C(4) Substituted Coefficients:

=========================

YRST = -1.7848306541e-07*PRST + 0.131917486923*GPP - 0.196368920407*INF + 87.8790614565

Output Untuk Uji Autokorelasi :

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.667954 Prob. F(2,14) 0.5284 Obs*R-squared 1.742197 Prob. Chi-Square(2) 0.4185 Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 01/10/15 Time: 09:19 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRST -5.16E-09 5.81E-08 -0.088793 0.9305 GPP -0.017920 0.084831 -0.211239 0.8357 INF 0.052015 0.104932 0.495705 0.6278 C -0.206111 3.841376 -0.053656 0.9580 RESID(-1) 0.390899 0.345840 1.130288 0.2773 RESID(-2) -0.075754 0.323707 -0.234022 0.8184 R-squared 0.087110 Mean dependent var -3.55E-15 Adjusted R-squared -0.238922 S.D. dependent var 5.690364 S.E. of regression 6.333768 Akaike info criterion 6.772993 Sum squared resid 561.6326 Schwarz criterion 7.071712 Log likelihood -61.72993 Hannan-Quinn criter. 6.831306 F-statistic 0.267182 Durbin-Watson stat 1.805044 Prob(F-statistic) 0.923604

Output Untuk Uji Mulikoliearitas :

Dependent Variable: PRST Method: Least Squares Date: 01/10/15 Time: 09:35 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GPP -395243.6 341444.4 -1.157563 0.2630 INF -415855.5 368459.9 -1.128632 0.2747 C 54615946 9447691. 5.780878 0.0000 R-squared 0.184164 Mean dependent var 41067000 Adjusted R-squared 0.088183 S.D. dependent var 28216405 S.E. of regression 26943597 Akaike info criterion 37.19387 Sum squared resid 1.23E+16 Schwarz criterion 37.34323 Log likelihood -368.9387 Hannan-Quinn criter. 37.22303 F-statistic 1.918755 Durbin-Watson stat 0.496687

Prob(F-statistic) 0.177266

Dependent Variable: GPP Method: Least Squares Date: 01/10/15 Time: 09:35 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INF 0.242160 0.254566 0.951269 0.3548 PRST -1.85E-07 1.60E-07 -1.157563 0.2630 C 26.14872 9.142689 2.860069 0.0108 R-squared 0.167355 Mean dependent var 21.49900 Adjusted R-squared 0.069397 S.D. dependent var 19.10091 S.E. of regression 18.42623 Akaike info criterion 8.802908 Sum squared resid 5771.941 Schwarz criterion 8.952268 Log likelihood -85.02908 Hannan-Quinn criter. 8.832065 F-statistic 1.708430 Durbin-Watson stat 2.545006 Prob(F-statistic) 0.210819

Dependent Variable: INF Method: Least Squares Date: 01/10/15 Time: 09:35 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRST -1.68E-07 1.49E-07 -1.128632 0.2747 GPP 0.208704 0.219396 0.951269 0.3548 C 14.54433 9.708823 1.498052 0.1525 R-squared 0.164341 Mean dependent var 12.14750 Adjusted R-squared 0.066028 S.D. dependent var 17.70043 S.E. of regression 17.10609 Akaike info criterion 8.654227 Sum squared resid 4974.512 Schwarz criterion 8.803587 Log likelihood -83.54227 Hannan-Quinn criter. 8.683384 F-statistic 1.671612 Durbin-Watson stat 2.072573 Prob(F-statistic) 0.217394

Estimasi pada model persamaan Rumah Menengah

Dependent Variable: YRMG Method: Least Squares Date: 01/11/15 Time: 09:01 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRMG 1.57E-08 2.25E-08 0.699508 0.4943 GPP 0.047869 0.087880 0.544705 0.5935 INF -0.178504 0.092897 -1.921527 0.0727 C 72.80879 4.722169 15.41851 0.0000 R-squared 0.240481 Mean dependent var 74.00000 Adjusted R-squared 0.098071 S.D. dependent var 6.996240 S.E. of regression 6.644326 Akaike info criterion 6.802260 Sum squared resid 706.3531 Schwarz criterion 7.001406 Log likelihood -64.02260 Hannan-Quinn criter. 6.841135 F-statistic 1.688651 Durbin-Watson stat 0.868954 Prob(F-statistic) 0.209451

Estimation Command: =========================

LS YRMG PRMG GPP INF C Estimation Equation: =========================

YRMG = C(1)*PRMG + C(2)*GPP + C(3)*INF + C(4) Substituted Coefficients:

=========================

YRMG = 1.57224736e-08*PRMG + 0.0478686390383*GPP - 0.17850431202*INF + 72.8087896102

Output Untuk Uji Autokorelasi :

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 4.458407 Prob. F(2,14) 0.0318 Obs*R-squared 7.781897 Prob. Chi-Square(2) 0.0204 Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 01/11/15 Time: 09:04 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRMG 4.61E-09 1.95E-08 0.236714 0.8163 GPP 0.033546 0.079918 0.419752 0.6810 INF 0.102546 0.085077 1.205330 0.2481 C -2.885016 4.225320 -0.682792 0.5059 RESID(-1) 0.709657 0.286642 2.475755 0.0267 RESID(-2) 0.030942 0.284645 0.108704 0.9150 R-squared 0.389095 Mean dependent var 9.95E-15 Adjusted R-squared 0.170914 S.D. dependent var 6.097252 S.E. of regression 5.551800 Akaike info criterion 6.509446 Sum squared resid 431.5147 Schwarz criterion 6.808166 Log likelihood -59.09446 Hannan-Quinn criter. 6.567760 F-statistic 1.783363 Durbin-Watson stat 1.906564 Prob(F-statistic) 0.180920

Output Untuk Uji Mulikoliearitas :

Dependent Variable: PRMG Method: Least Squares Date: 01/11/15 Time: 09:09 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GPP -1119495. 908578.9 -1.232139 0.2347 INF -860237.9 980466.8 -0.877376 0.3925 C 1.83E+08 25140176 7.268953 0.0000 R-squared 0.163169 Mean dependent var 1.48E+08 Adjusted R-squared 0.064718 S.D. dependent var 74135629 S.E. of regression 71696543 Akaike info criterion 39.15126 Sum squared resid 8.74E+16 Schwarz criterion 39.30062 Log likelihood -388.5126 Hannan-Quinn criter. 39.18042

F-statistic 1.657367 Durbin-Watson stat 0.393623 Prob(F-statistic) 0.219999

Dependent Variable: GPP Method: Least Squares Date: 01/11/15 Time: 09:10 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INF 0.252966 0.248933 1.016199 0.3238 PRMG -7.32E-08 5.94E-08 -1.232139 0.2347 C 29.28087 10.92758 2.679537 0.0158 R-squared 0.175368 Mean dependent var 21.49900 Adjusted R-squared 0.078352 S.D. dependent var 19.10091 S.E. of regression 18.33735 Akaike info criterion 8.793238 Sum squared resid 5716.393 Schwarz criterion 8.942598 Log likelihood -84.93238 Hannan-Quinn criter. 8.822395 F-statistic 1.807627 Durbin-Watson stat 2.506032 Prob(F-statistic) 0.194183

Dependent Variable: INF Method: Least Squares Date: 01/11/15 Time: 09:11 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRMG -5.04E-08 5.74E-08 -0.877376 0.3925 GPP 0.226379 0.222771 1.016199 0.3238 C 14.74492 11.79856 1.249722 0.2283 R-squared 0.140638 Mean dependent var 12.14750 Adjusted R-squared 0.039537 S.D. dependent var 17.70043 S.E. of regression 17.34699 Akaike info criterion 8.682197 Sum squared resid 5115.609 Schwarz criterion 8.831556 Log likelihood -83.82197 Hannan-Quinn criter. 8.711353 F-statistic 1.391063 Durbin-Watson stat 2.049503 Prob(F-statistic) 0.275737

Estimasi pada model persamaan Rumah Mewah :

Dependent Variable: YRMH Method: Least Squares Date: 01/12/15 Time: 06:56 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRMH 9.51E-09 1.26E-08 0.756485 0.4604 GPP 0.146163 0.137152 1.065703 0.3024 INF -0.259964 0.148689 -1.748375 0.0996 C 66.35246 7.288651 9.103531 0.0000 R-squared 0.218842 Mean dependent var 70.25000 Adjusted R-squared 0.072375 S.D. dependent var 11.05905 S.E. of regression 10.65134 Akaike info criterion 7.746104 Sum squared resid 1815.216 Schwarz criterion 7.945251 Log likelihood -73.46104 Hannan-Quinn criter. 7.784980 F-statistic 1.494138 Durbin-Watson stat 1.149453 Prob(F-statistic) 0.254058

Estimation Command: =========================

LS YRMH PRMH GPP INF C Estimation Equation: =========================

YRMH = C(1)*PRMH + C(2)*GPP + C(3)*INF + C(4) Substituted Coefficients:

=========================

YRMH = 9.50774548942e-09*PRMH + 0.146163103796*GPP - 0.259964159772*INF + 66.3524587193

Output Untuk Uji Autokorelasi :

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.676178 Prob. F(2,14) 0.2225 Obs*R-squared 3.863864 Prob. Chi-Square(2) 0.1449 Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 01/12/15 Time: 06:57 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRMH 1.39E-11 1.40E-08 0.000994 0.9992 GPP -0.031250 0.142241 -0.219700 0.8293 INF 0.030996 0.147176 0.210602 0.8362 C 0.303804 7.670067 0.039609 0.9690 RESID(-1) 0.486202 0.271658 1.789761 0.0951 RESID(-2) -0.226799 0.331394 -0.684379 0.5049 R-squared 0.193193 Mean dependent var -9.41E-15 Adjusted R-squared -0.094952 S.D. dependent var 9.774337 S.E. of regression 10.22786 Akaike info criterion 7.731433 Sum squared resid 1464.528 Schwarz criterion 8.030153 Log likelihood -71.31433 Hannan-Quinn criter. 7.789747 F-statistic 0.670471 Durbin-Watson stat 1.865316 Prob(F-statistic) 0.652388

Output Untuk Uji Mulikoliearitas :

Dependent Variable: PRMH Method: Least Squares Date: 01/12/15 Time: 07:02 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GPP -2857624. 2554313. -1.118745 0.2788 INF -2513805. 2803787. -0.896575 0.3825 C 4.97E+08 72365550 6.871747 0.0000 R-squared 0.148701 Mean dependent var 4.04E+08 Adjusted R-squared 0.048548 S.D. dependent var 2.11E+08 S.E. of regression 2.06E+08 Akaike info criterion 41.25769 Sum squared resid 7.18E+17 Schwarz criterion 41.40705 Log likelihood -409.5769 Hannan-Quinn criter. 41.28685 F-statistic 1.484736 Durbin-Watson stat 0.457228

Prob(F-statistic) 0.254507

Dependent Variable: GPP Method: Least Squares Date: 01/12/15 Time: 07:04 Sample: 1994 2013

Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INF 0.258420 0.255359 1.011989 0.3257 PRMH -2.40E-08 2.14E-08 -1.118745 0.2788 C 28.55211 10.87076 2.626505 0.0177 R-squared 0.159104 Mean dependent var 21.99950 Adjusted R-squared 0.060176 S.D. dependent var 19.42919 S.E. of regression 18.83554 Akaike info criterion 8.846850 Sum squared resid 6031.221 Schwarz criterion 8.996209 Log likelihood -85.46850 Hannan-Quinn criter. 8.876006 F-statistic 1.608271 Durbin-Watson stat 2.462720 Prob(F-statistic) 0.229249

DAFTAR PUSTAKA

Adisasmita, Rahardjo, 2010. Pembangunan Kawasan dan Tata Ruang, Penerbit Graha Ilmu : Yogyakarta.

AIREA, 2001. The Apprisal of Real Estate, 12th edition, Chicago USA.

Ajija, Shochrul R, Dyah W Sari, Rahmat H Setianto dan Martha R Primanti. 2011.

Cara Cerdas Menguasai Eviews. Jakarta : Salemba Empat.

Budi, Mulyo S, 2009. Analisis Permintaan Rumah Sederhana di Kota Semarang, Jurnal Bisnis dan Ekonomi, Volume 16 Nomor 2, hal 126-139, Semarang.

Dwira N, Aulia. Aulia Samsul Bahri dan Wahyuni Zahrah, 2008. Bahan Ajar

Perumahan dan Permukiman, Penerbit USU Press : Medan.

Fatma Lubis, Ade. Arifin Akhmad dan Firman Syarif, 2007. Aplikasi SPSS Untuk

Penyusunan Skripsi dan Tesis, Penerbit USU Press : Medan.

Firdaos, Awang, 1997. Permintaan dan Penawaran Perumahan, Valuestate, Vol. 007 : Jakarta.

Firdaus, Muhammad, 2011. Ekonometrika Suatu Pendekatan Aplikatif, Penerbit Bumi Aksara : Jakarta.

Handayani, Sri Oktara. 2010. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Permintaan

Rumah Sederhana Sehat (RHS) Type 36 di Kota Padang.

Ismail. 2001. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah rumah yang

diminta di Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.

Malau, Mastaria. 2002. Analisis Permintaan Kredit Pemilikan Rumah Oleh

Masyarakat pada Bank Tabungan Negara Cabang Medan.

Miller, Roger Ldan Roger E Meiners, 2000. Teori Mikroekonomi

Intermediate,Terjemahan : Haris Munandar, Penerbit PT Raja Grafindo

Persada : Jakarta.

Panudju, Bambang, 2009. Pengadaan Perumahan Kota Dengan Peran Serta

Masyarakat Berpenghasilan Rendah, Edisi 1, Penerbit P.T. Alumni :

Bandung.

Patty, Richard. 2001. Analisis Permintaan dan Penawaran Rumah Sederhana di

Provinsi Jawa Barat

Putong, Iskandar dan N.D Andjaswati, 2010. Pengantar Ekonomi Makro, Edisi 2, Penerbit Mitra Media Wacana : Bogor.

Reksohadiprodjo, Sukanto dan A.R. Karseno, 2001. Ekonomi Perkotaan, Edisi 4, Penerbit BPFE : Yogyakarta.

Sadono Sukirno, 2003. Pengantar Teori Mikroekonomi, Edisi 3, Penerbit PT Raja Grafindo Persada : Jakarta.

Samuelson, Paul A dan William D Nordhaus, 1995, Makroekonomi, Penerbit Erlangga : Jakarta

Sarwono, Jonathan, 2006. Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif, Penerbit Graha Ilmu : Yogyakarta.

Sastra, Suparno dan Endy Marlina, 2006. Perencanaan dan Pengembangan

Siregar, Evalisa. 2013. Permintaan Rumah di Medan terus Naik.

Soesilowati, Etty, 2007. Kebijakan Perumahan dan Permukiman Bagi

Masyarakat Urban, Jurnal Ekonomi dan Manajemen, Volume 16 Nomor

1, hal 105-124, Semarang.

Supranto, J, 2004. Ekonometri 2, Penerbit Ghalia Indonesia : Jakarta.

Surat Keputusan Bersama Menteri Dalam Negeri, Menteri Pekerjaan Umum, dan Menteri Negara Perumahan Rakyat No. 648-384 Tahun 1992, No. 739/KPTS/1992, No. 09/KPTS/1992 tentang Pedoman Pembangunan

Perumahan dan Permukiman dengan Lingkungan Hunian yang Berimbang.

Susetio, Jefri. 2013. Medan Butuh 74 Ribu Rumah Per Tahun.

Turner, John F.C, 1982. Housing By People, Towards Autonomy in Building

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Pengertian Penelitian

Menurut Sarwono (2006: 15) secara sederhana dapat dikatakan bahwa

penelitian merupakan cara-cara yang sistematis untuk menjawab masalah yang

sedang diteliti. Kata sistematis merupakan kata kunci yang berkaitan dengan

metode ilmiah yang berarti adanya prosedur yang ditandai dengan keteraturan dan

ketuntasan.

Metode penelitian adalah langkah dan prosedur yang akan dilakukan dalam

pengumpulan data atau informasi empiris guna memecahkan permasalahan dan

menguji hipotesa penelitian. Metode yang digunakan adalah sebagai berikut :

3.2 Jenis Penelitian

Penelitian ini berupa penelitian deskriptif kuantitatif yang mencoba

menjelaskan atau mendeskripsikan bagaimana perkembangan tingkat permintaan

rumah berbagai tipe di kota Medan serta pengaruh variabel seperti, harga rumah,

pendapatan perkapita, dan tingkat inflasi terhadap tingkat permintaan rumah di

kota Medan.

3.3 Tempat dan Waktu Penelitian

Untuk memperoleh data, penulis melakukan penelitian di berbagai lembaga

seperti, Dewan Pimpinan Daerah Realestat Indonesia (DPD-REI) Medan dan

3.4 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional

Variabel terikat (dependent variable) adalah variabel yang memberikan

reaksi (respon) jika dihubungkan dengan variabel bebas. Variabel terikat adalah

variabel yang variabelnya diamati dan diukur untuk menentukan pengaruh yang

disebabkan oleh variabel bebas (Sarwono, 2006: 54). Variabel terikat yang

digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat permintaan rumah.

Variabel bebas (independent variable) merupakan variabel stimulus atau

variabel yang mempengaruhi variabel lain. Variabel bebas merupakan variabel

yang variabelnya diukur, dimanipulasi, atau dipilih oleh peneliti untuk

menentukan hubungannya dengan suatu gejala yang diobservasi (Sarwono, 2006:

54). Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga rumah,

pendapatan perkapita dan tingkat inflasi.

Menurut Young (dikutip oleh Sarwono, 2006: 67-68) definisi operasional

ialah suatu definisi yang didasarkan pada karakteristik yang dapat diobservasi dari

apa yang sedang didefinisikan atau “mengubah konsep-konsep yang berupa

konstruk dengan kata-kata yang menggambarkan perilaku atau gejala yang dapat

diamati dan yang dapat diuji dan ditentukan kebenarannya oleh orang lain”.

1. Tingkat Permintaan rumah, adalah persentase tingkat permintaan rumah

berbagai tipe (tipe sederhana, menengah dan mewah) oleh konsumen di

Kota Medan pertahun dalam bentuk tingkat kepuasan konsumen yang

dinyatakan dalam persen (%)

2. Harga rumah, adalah harga rata-rata satu unit rumah berbagai tipe (tipe

2. Pertumbuhan Pendapatan perkapita, adalah pertumbuhanpendapatan

regional (PDRB) rata-rata yang diperoleh masyarakat kota Medan disetiap

tahunnyayang dinyatakan dalam bentuk persentase (%).

3. Tingkat inflasi, adalah tingkat inflasi tahunan di kota Medan yang dihitung

dalam persen (%).

3.5 Jenis Data

Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yang bersifat kuantitatif

dalam bentuk time seriesselama kurun waktu 20 tahun (1994-2013). sehingga

hasil penelitian ini merupakan hasil penggunaan data seri waktu selama periode

tertentu.

3.6 Metode Pengumpulan dan Pengolahan Data

Dalam menyusun skripsi ini, penulis menggunakan metode kepustakaan

(library research), merupakan penelitian yang dilakukan melalui bahan-bahan

kepustakaan berupa buku-buku, tulisan-tulisan ilmiah atau jenis publikasi lainnya

yang berhubungan dengan masalah dan topik yang akan diteliti. Teknik

pengumpulan data yang digunakan adalah dengan melakukan pencatatan langsung

berupa data time series dalam periode selama 20 tahun (1994-2013). Dalam

penellitian ini, pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program

3.7 Teknik Analisis 3.7.1 Model Analisis Data

Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model analisis regresi

berganda, dengan metode kuadrat terkecil (Ordinary Least Square/OLS)

menggunakan program komputer E-Views 7 untuk mengetahui bagaimana dan

seberapa besar variabel bebas (harga rumah, pertumbuhan pendapatan perkapita,

dan tingkat inflasi) mempengaruhi tingkat permintaan rumah berbagai tipe

(variabel terikat) di kota Medan.

Model persamaannya adalah sebagai berikut :

YRST = f (PRST, GPP, INF) ... (3.1)

YRMG = f (PRMG, GPP, INF) ... (3.2)

YRMH = f (PRMH, GPP, INF) ... (3.3)

Dari fungsi persamaan di atas, maka secara spesifikmodel persamaan

dirumuskan sebagai berikut :

YRST = ∝ + β1PRST + β1GPP + β3INF +µ ... (3.4) YRMG = ∝ + β1PRMG + β2GPP + β3INF +µ ... (3.5) YRMH = ∝ + β₁PRMH + β₂GPP + β₃INF +µ ... (3.6)

Dimana :

YRST = Tingkat Permintaan Rumah Sederhana Tapak/RST (%)

YRMG = Tingkat Permintaan Rumah Menengah (%)

YRMH = Tingkat Permintaan Rumah Mewah (%) α = Konstanta (Intercept)

PRST = Harga Rumah Sederhana Tapak/RST (rupiah)

PRMG = Harga Rumah Menengah (rupiah)

PRMH = Harga Rumah Mewah (rupiah)

GPP = Pertumbuhan Pendapatan perkapita (%)

INF = Tingkat Inflasi (%)

µ = Term of error

3.7.2 Uji Kesesuaian (Test of Goodness of Fit) 3.7.2.1 Uji Koefisien Determinasi (R-square)

Dalam persamaan regresi berganda, koefisien determinasi (R2) digunakan

untuk mengukur seberapa besar kemampuan variabel bebas secara bersama-sama

mampu memberikan penjelasan terhadap variabel terikat, dimana nilai R-square

jumlahnya tidak pernah negatif (non negative quantity) yang berkisar antara 0

sampai 1 (0 <R2< 1). Semakin besar (mendekati satu) nilai R2, maka semakin

besar pula pengaruh variabel-variabel bebas terhada variabel terikat. Sebaliknya,

semakin kecil (mendekati nol) nilai R2, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh

variabel bebas akan semakin kecil terhadap variabel terikatnya.

3.7.2.2 UjiF-statistik (Overall Test)

Uji F-statistik dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui secara signifikan

berapa besar pengaruh variabel bebas secara bersama-sama atau simultan terhadap

variabel terikat.

Hipotesis yang diajukan utuk uji F adalah :

H0 : B1 = B2 = ... = Bk = 0 (tidak ada pengaruh)

Uji F dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dan F-tabel. Jika

nilai F-hitung > F-tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima. Hali ini berarti

menunjukkan bahwa variabel bebas (independen) secara bersama-sama

mempengaruhi variabel terikat (dependen) pada tingkat kepercayaan tertentu.

Sebaliknya jika F-hitung < F-tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak yang berarti

secara simultan variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen.

Nilai F-tabel diperoleh dengan mengggunakan tabel F dengan ketentuan df1

= k – 1 dan df2 = n – k, sedangkan nilai F-hitung diperoleh dengan rumus :

F-hitung = �

2_/(�−1)

(1−�2)/ (�−�)

Dimana : R2 = Koefisien determinasi

k = Jumlah variabel bebas ditambah intercept dari suatu model

persamaan

n = Jumlah sampel

Untuk analisisnya pada tabel output E-Viewsdengan melihat nilai F hitung /

F-stat dan membandingkannya dengan F-tabel. Jika F-hitung > F-tabel, maka

variabel independen secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap

variabel dependen pada tingkat kepercayaan tertentu.

3.7.2.3 Uji t-statistik (Partial Test)

Uji t-statistik bertujuan untuk mengetahui secara signifikan besarnya

pengaruh masing-masing variabel independen secara individual (parsial) terhadap

variabel dependen.

H0 : bi = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : bi≠ 0 (ada pengaruh)

Uji t dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dan t-tabel. Apabila

bilai t-hitung > t-tabel, maka pada tingkat kepercayaan tertentu H0 ditolak,

yangberarti bahwa salah satu variabel independen yang diuji berpengaruh secara

signifikan terhadap variabel dependen.

Nilai t-tabel diperoleh dengan menggunakan “tabel t” dengan ketentua db =

n – k, sedangkan secara manual nilai t-hitung diperoleh melalui rumus :

t-hitung = (��−�) ���

Dimana : bi = Koefisien variabel independen ke-i

b = Nilai hipotesis nol

Sbi = Simpangan baku dari variabel independen ke-i

3.7.3 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik

Uji penyimpangan asumsi klasik adalah suatu syarat yang harus dipenuhi

untuk penyaringan kekeliruan dari data serta perhitungan model persamaan regresi

yang dibuat.

3.7.3.1 Multikolinieritas

Istilah kolinearitas ganda (multicollinearity) diciptakan oleh Ragner Frish,

yang menunjukkan adanya lebih dari satu hubungan linear yang sempurna. Uji ini

diperlukan karena untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang

memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model yang dapat

independen dengan variabel independen yang lainnya. Suatu model regresi linear

akan menghasilkanestimasi yang baik apabila model tersebut tidak mengandung

multikolinieriti.

Adanya multikolinearity ditandai dengan :

1. Standard error tidak terhingga.

2. Tidak ada satupun t-statistik yang signifikan pada α = 5%, α = 10%, α = 1%. 3. Terjadi perubahan tanda atau tidak sesuai dengan teori.

4. Nilai R-square (R2) sangat tinggi.

Untuk menanggulanginya, maka dapat dilakukan cara sebagai berikut :

1. Menghubungkan data cross sectional dan data time series, yang dikenal

sebagai pooling the data (penggabungan data).

2. Mengeluarkan satu variabel bebas atau lebih, khususnya yang mempunyai

nilai korelasi sederhana yang relatif tinggi.

3. Bacward combination analysis. Caranya dengan meregresikan secara

berulang-ulang variabel tak bebas dengan pasangan-pasangan variabel bebas

yang kombinasinya berbeda-beda.

4. Penambahan data baru dengan mempersiapkan sampel data yang cukup

besar.

5. Transformasi variabel.

Untuk mendeteksi terjadinya multikolinieritas digunakan uji Klein yaitu

dengan membandingan nilai R2 model, dengan nilai R2 regresi dari

masing-masing variabel independen. Bila nilai R2 dari model persamaan lebih besar dari

maka pada model tidak ditemukan adanya multikolinieritas. Dan jika sebaliknya

yang terjadi maka pada model ditemukan multikolinieritas.

3.7.3.2 Autokorelasi

Asumsi Autokorelasi menyatakan bahwa nilai-nilai variabel pengganggu (µ) yang berhubungan dengan suatu pengamatan tidak dipengaruhi oleh nilai-nilai

gangguan dari pengamatan lain. Menguji autokorelasi dalam suatu model

bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel pengganggu (µ) pada priode tertentu dengan variabel pengganggu periode sebelumnya.

Jika model regresi mengalami penyimpangan autokorelasi yang nyata, maka

cara penanggulangannya adalah :

1. Mentransformasikan model ke dalam bentuk persamaan beda umum

(generalized difference equation).

2. Dengan memasukkan lag variabel dependen pada model regresi.

Untuk mendeteksi ada tidaknya korelasi serial dalam model penelitian ini

dilakukan uji Lagrange Multiplier (LM Test). Pemilihan LM Test untuk

melakukan uji autokorelasi karena lebih mudah diinterpretasikan bila

dibandingkan dengan Uji Durbin-Watson dan dapat diterapkan dalam regresi yang

menggunakan variabel lag. LM Test dilakukan dengan membandingkan nilai X2

Hitng dengan X2 Tabel dengankriteria sebagai berikut :

1. Jika nilai X2 Hitng > X2 Tabel, maka hipotesis yang menyatakan model

terbebas dari masalah serial korelasi ditolak.

2. Jika nilai X2 Hitng < X2 Tabel, maka hipotesis yang menyatakan model

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Kondisi Geografis

Sebagai salah satu daerah otonom berstatus kota di Propinsi Sumatera

Utara, kedudukan, fungsi dan peranan KotaMedan cukup penting dan strategis

secara regional. Kota Medan dikenal sebagai kota metropolitan terbesar ketiga di Indonesia dengan jumlah penduduk sebesar 2.097.610 jiwa pada 2010 dan

memiliki kepadatan 7.958 jiwa/Km2. Secara geografis, diperkirakan Kota Medan

terletak diantara 2º.27’ - 2º.47’Lintang Utara dan 98º.35’ - 98º.44’ Bujur Timur

dengan luas wilayah 26.510 Ha atau 265,10 Km2 atau sama dengan 3,6 persen

dari total luas wilayah Provinsi Sumatera Utara.

Luas Kota Medan dapat dikatakan relatif kecil bila dibanding dengan luas

beberapa kota besar lainnya secara nasional. Namun demikian, letaknya yang

strategis dekat Selat Malaka yang merupakan salah satu jalur perdagangan laut

tersibut di dunia serta beberapa negara seperti Malaysia dan Singapura

menjadikan kota ini sebagai salah satu pusat perekonomian regional terpenting di

pulau Sumatera, Kota Medan memiliki kedudukan, fungsi dan peranan strategis

sebagai pintu gerbang utama untuk kegiatan jasa perdagangan serta keuangan

secara regional/internasional di kawasan barat Indonesia, dengan dukungan

faktor-faktor dominan yang dimiliki kota ini.

Kota Medansaat ini terdiri dari 21 Kecamatan dengan 151 Kelurahan,

Medan berbatasan dengan Kabupaten Deli Serdang di sebelah timur, selatan serta

barat dan Selat Malaka di sebelah utara. Berdasarkan batas-batas

administratifnya, Kota Medan secara ekonomi dikelilingi lingkungan regional

dengan basis ekonomi Sumber Daya Alam (SDA) yang relaif besar dan beragam,

seperti Kabupaten Deli Serdang yang merupakan salah satu daerah yang kaya

dengan Sumber Daya alam (SDA), Khususnya di bidang perkebunan dan

kehutanan. Kondisi ini menjadikan kota Medan secara ekonomi mampu

mengembangkan berbagai kerjasama dan kemitraan yang sejajar, saling

menguntungkan, saling memperkuat dengan daerah-daerah sekitarnya.

Kondisi klimatologi Kota Medan menurut Stasiun BMG Sampali, kota ini

suhu minimumberkisar antara 23,0° C – 24,1° C dan suhu maksimum

berkisarantara 30,6° C –33,1 ° C. kelembaban udara untuk Kota Medan rata-rata

berkisar antara 78 –82%.Kecepatan angin rata-rata sebesar 0,42 m/sec sedangkan

rata-rata total laju penguapan tiap bulannya 100,6 mm. Hari hujan di Kota Medan

pada tahun2007rata-rata perbulan 19 hari dengan rata-rata curah hujan per

bulannyaberkisar antara 211,67 mm – 230,3 mm.

4.1.2 Kondisi Ekonomi

Kota Medan merupakan salah satu daerah tingkat II dan juga merupakan

ibukota Provinsi Sumatera Utara yang menjadi pusat perekonomian dan

pemerintahan dengan pertumbuhan ekonomi paling tinggi diantara daerah tingkat

dua lainnya di Sumatera Utara. Letak geografis kota Medan yang strategis

menjadikannya salah satu pintu gerbang perekonomianbagi kegiatan perdagangan

sarana transportasi terutama transportasi laut melalui Pelabuhan Belawan dan

transportasi udara melalui Bandara Kualanamu juga memungkinkan Kota Medan

untuk berhubungan secara langsung dengan wilayah-wilayah lain di Indonesia

bahkan ke negara-negara tetangga seperti Malaysia dan Singapura. Dengan

kondisi serta potensi yang dimilikinya secara ekonomis Kota Medan dapat

mengembangkan berbagai kerjasama dan kemitraan yang saling menguntungkan

serta saling memperkuat dengan dengan daerah-daerah sekitarnya.

Salah satu indikator keberhasilan pelaksanaan pembangunan

yangdilaksanakan di Kota Medan dapat dilihat dari pertumbuhan ekonominya

yang dilihat dari pertumbuhan PDRB atas dasar harga konstan. Pertumbuhan

ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan

di Kota Medan. Pada tahun 1998 sempat mengalami penurunan pertumbuhan

ekonomi dengan angka -18,11% dari tahun 1997. Setelah krisis moneter pada

tahun1998 pertumbuhan ekonomi di Kota Medan mulai kembali tumbuh dengan

angka 3,52%. Sementara itu pertumbuhan ekonomi rata-rata mulai tahun 2000

sampai dengan 2005 adalah 5,2%. Dan pada tahun 2013 pertumbuhan ekonomi

kota Medan sebesar 7,41%.

Di Kota Medan inflasi tinggi yang pernah tercatat terjadi pada tahun 1998

sebesar 84,13 persen dikarenakan krisis ekonomi yang melanda Indonesia pada

saat itu. Pada era reformasi di tahun 2000 sampai 2013 tingkat inflasi di kota ini

mengalami fluktuasi dan tercatat inflasi tertingggi terjadi pada tahun 2005 sebesar

Tabel 4.1 Tingkat Inflasi Kota Medan Periode 1994-2013

Tahun Inflasi (%) Tahun Inflasi (%)

1994 8,28 2004 6,64

1995 7,24 2005 22,91

1996 9,25 2006 5,97

1997 16,68 2007 6,42

1998 84,13 2008 10,63

1999 1,68 2009 2,69

2000 5,9 2010 7,65

2001 15,51 2011 3,54

2002 9,49 2012 3,79

2003 4,46 2013 10,18

Sumber : BPS Medan

Berdasarkan tabel di atas pada tahun 2013 inflasi di Kota Medan sebesar

10,18 persen. Angka tersebut lebih tinggi jika dibanding tahun sebelumnya pada

2012 yang hanya sebesar 3,79 persen dan pada tahun 2011 dengan 3,54 persen.

Gambar 4.1 Perkembangan Inflasi Periode 2004-2013

Tabel 4.2 Perkembangan Jumlah Penduduk Kota Medan Periode 2007-2012

Tahun Jumlah Penduduk (jiwa) Pertumbuhan Jumlah Penduduk (%)

2007 20.83.156 -

2008 2.102.105 0,91

2009 2.121.053 0,9

2010 2.097.610 -1,1

2011 2.117.224 0,93

2012 2.122.804 0,26

Sumber : BPS Medan

6,64 22,91 5,97 6,42 10,63 2,69 7,65 3,54 3,79 10,18 In fl a si ( % ) Tahun

Selama periode 2008-2012, perkembangan perekonomian Kota Medan

ditandai oleh peningkatan PDRB atas dasar harga berlaku dari 65.316,25 milyar

rupiah pada tahun 2008 menjadi 105.400,44 milyar rupiah pada tahun 2012 atau

mengalami peningkatan rata-rata sebesar 13,73 % per tahunnya. Berbanding lurus

dengan pendapatan perkapita masyarakat di Kota Medan juga mengalami

peningkatan selama periode 2008-2012, pada tahun 2008 pendapatan perkapita

masyarakat Kota Medan sebesar 31,07 juta rupiah dengan jumlah penduduk Kota

Medan pada saat itu sebesar 2.102.105 jiwa dan meningkat menjadi 49,65 juta

rupiah perkapita pada tahun 2012, di mana jumlah penduduk pada tahun itu

sebesar 2.122.804 jiwa atau mengalami peningkatan rata-rata sebesar 13,3 % per

tahun dengan rata-rata pertumbuhan penduduk Kota Medanperiode 2008-2012

sebesar 0,38 %

Tabel 4.3 Perkembangan PDRB dan Pendapatan Perkapita Atas Dasar Harga Berlaku di Kota Medanperiode 1993-2012

Tahun PDRB ADH Berlaku

(Milyar Rupiah)

Pendapatan Regional Perkapita

(Rupiah)

Pertumbuhan Pendapatan Perkapita (%)

1993 2.558,27 1.388.628 -

1994 2.916,13 1.561.850 12,47

1995 3.447,34 1.825.627 16,89

1996 6.400,86 3.377.201 84,99

1997 7.031,63 3.702.752 9,66

1998 9.737,64 5.122.197 38,33

1999 10.922,09 5.740.915 12,08

2000 13.958,60 7.330.146 27,68

2001 17.146,66 8.900.328 21,42

2002 19.660,54 10.011.060 12,48

2003 22.542,02 11.307.182 12,95

2004 26.379,43 13.149.333 16,29

2005 42.792,45 21.015.993 59,83

2006 48.849,95 23.629.968 12,44

2008 65.316,25 31.071.830 16,72

2009 72.630,21 34.242.525 10,20

2010 83.315,02 39.719.023 15,99

2011 93.610,76 44.213.914 11,32

2012 105.400,44 49.651.518 12,30

Sumber : BPS Medan

Pertumbuhan pendapatan regional perkapita masyarakat medan tertinggi

tercatat pada tahun 1996 sebesar 84,99%. Di era pasca reformasi diawal tahun

2000 hingga 2012 mencatat pertumbuhan pendapatan perkapita masyarakat Kota

Medan yang fluktuatif, tertinggi terjadi pada tahun 2005 sebesar 59,83% dengan

pendapatan perkapita sebesar 21,01 juta rupiah dan pertumbuhan terendah terjadi

pada tahun 2009 sebesar 10,20% dengan pendapatan perkapita masyarakat medan

pada saat itu sebesar 34,24 juta rupiah.

Dilihat dari rata-rata pertumbuhan penduduk Kota medan lima tahun

terakhir sebesar 0,38% diperkirakan penduduk Kota Medan pada tahun 2013

sebesar2.130.889 jiwa. Dan rata-rata pertumbuhan PDRB atas dasar harga berlaku

sebesar 12,59% diperkirakan PDRB atas dasar harga berlaku di Kota Medan pada

tahun 2013 sebesar 119.870,27 milyar rupiah, maka kemungkinan pendapatan

perkapita masyarakat Kota Medan akan sebesar 56,25 juta rupiah pada tahun 2013

Gambar 4.2 Perkembangan PDRB Kota Medan Periode 2003-2012

4.1.3 Perkembangan Perumahan di Kota Medan

Rumah merupakan kebutuhan dasar yang struktural sebagai bagian dari

peningkatan kualitas kehidupan, penghidupan dan kesejahteraan. Kota Medan

sebagai salah satu kota besar dengan jumlah penduduk yang terus tumbuh

menjadikannya sebagai salah satu kota dengan pertumbuhan properti khususnya

perumahan yang terus tumbuh.

Perkembangan property di Medan tampak semakin meningkat, dimana

masyarakat yang mampu banyak menginvestasikan hartanya untuk membeli

property. Saat ini sampai dengan tahun 2013 perumbuhan property di Medan

mencapai hingga 10 persen. (sumber: beritadaerah.co.id)

Pemukiman perumahan yang tumbuh dan berkembang di wilayah

KotaMedan dilakukan oleh Pemerintah maupun pengembang-pengembangswasta

yang bergabung dalam suatu organisasi yang merupakan persatuan perusahaan

realestat Sumatera Utara yang bernama Dewan Pengurus Daerah Realestate

Indonesia (DPD-REI), walaupun tidak semua developer tergabung di dalamnya.

0,00 20.000,00 40.000,00 60.000,00 80.000,00 100.000,00 120.000,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

P D R B A D H B e rl a k u Tahun 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12

Berdasarkan analisa data dari Realestat Indonesia (REI) perumahan yang

dibangun oleh anggota REI di seluruh Indonesia sampai tahun 2014 adalah

sebanyak sekitar 4,4 juta unit dengan rincian ; Rumah tipe kecil sebanyak

2.869.059 unit (65,2%) di seluruh Indonesia atau rata-rata 145.000 unit pertahun,

di mana untuk di Kota Medan hanya berkisar 1% dari total pembangunan di

Indonesia, untuk rumah tipe sedang sebanyak 1.454.319 unit (33,0%)atau 78.000

unit pertahun, sementara untuk di Kota Medan hanya berkisar 1% dari total

pembangunan nasional, dan untuk rumah tipe besar sebanyak 79.586 unit (1,8%)

atau 4000 unit pertahun, sementara untuk di Kota Medan hanya kurang dari 1%

dari pembangunan diseluruh Indonesia. Dimana total pasokan perumahan dari

anggota REI rata-rata 227.000 unit pertahun pasokan sampai tahun 2014.

Tabel 4.4 Rata-rata Total pembangunan Perumahan di Kota Medan

Jenis Rumah Jumlah

(unit) Persentase

Tipe Kecil 1.450 64,10 %

Tipe Sedang 780 34,48 %

Tipe Besar 32 1,41 %

Sumber : Data diolah

Berdasarkan data yang diperoleh dari DPD REI Sumatera Utara bahwa

pembangunan rata-rata perumahan tipe kecil di Kota Medan hanya sekitar 1% dari

rata-rata pembangunan nasional sebesar kurang lebih 1.450 unit, untuk rumah tipe

sedang juga hanya sekitar 1% dari rata-rata pembangunan di seluruh indonesia

yaitu sebesar 780 unit di Kota Medan, sedangkan untuk rumah tipe besar di Kota

Gambar 4.3 Persentase Pembangunan Rata-rata pertahun Rumah Berbagai Tipe di Kota Medan

Pola pembangunan di atas sudah sesuai dengan konsep pola hunian 1 : 3 :

6 yang merupakan peraturan wajib pemerintah berupa SKB Menteri Dalam

Negeri, Menteri PU, Menteri Perumahan Rakyat Nomor 648-384 tahun 1992 bagi

pihak pengembang yang akan membangun proyek hunian, yaitu dengan

membangun hunian dengan perbandingan satu rumah mewah, tiga rumah

menengah dan enam rumah sederhana yang ditujukan untuk masyarakat

berpenghasilan rendah di Kota Medan.

Berdasarkan informasi yang diberikan DPD REI Sumatera Utara ternyata

perumahan tipe kecil dan menengah mayoritas dibangun dan dipasok oleh

pengembang menengah kecil yang jumlah anggotanya di REI sekitar 86,42% dan

perumahan tipe menengah besar oleh pengembang besar yang jumlah anggotanya

di REI sekitar 13,58%.

4.1.4 Harga dan Tingkat Permintaan Rumah di Kota Medan

Tipe rumah terdiri atas rumah sederhana atau sekarang yang dikenal

dengan istilah Rumah Sederhana Tapak (RST) tipe 36/72, Rumah Menengah tipe

70/105 dan Rumah Mewah tipe 150/200. Untuk Rumah Sederhana Tapak

harganya berdasarkan ketetapan pemerintah wilayah Sumatera Utara, sedangkan

64% 35%

1%

untuk harga Rumah Menengah dan Mewah berdasarkan harga pasar di Medan dan

Sumatera Utara.

Tabel 4.5aPerkembangan Harga Rata-rataRumah Sederhana Tapak(RST)di Kota Medan periode 1994-2014

Tahun

Harga Rumah Sederhana Tapak (RST)Tipe 36/72

(rupiah)

1994 4.900.000

1995 5.900.000

1996 5.900.000

1997 5.900.000

1998 5.900.000

1999 27.850.000

2000 27.850.000

2001 32.640.000

2002 34.000.000

2003 36.000.000

2004 36.000.000

2005 42.000.000

2006 42.000.000

2007 49.000.000

2008 67.500.000

2009 70.000.000

2010 80.000.000

2011 80.000.000

2012 80.000.000

2013 88.000.000

2014 117.000.000

Sumber : DPD REI Sumatera Utara

Harga Rumah Sederhana Tapak (RST) terus mengalami perubahan dari

tahun 1994 sebesar 4.900.000 rupiah menjadi 117.000.000 rupiah pada tahun

2014. Pasca krisis ekonomi tahun 1998 harga rumah sederhana mengalami

kenaikan yang sangat signifikan hampir 4 kali lipat (372,03%) dari sebelumnya

5.900.000 rupiah pada tahun 1998 menjadi 27.850.000 rupiah pada tahun 1999

dikarenakan tingkat inflasi yang tinggi dan pertumbuhan ekonomi yang

tahun 2008, naik sekitar 37,76% dari tahun sebelumnya. Di mana harga rumah

sederhana pada tahun 2007 sebesar 49.000.000 rupiah naik menjadi 67.500.000

rupiah pada tahun 2008. Selama periode 2000-2014 kenaikan harga rata-rata

Rumah Sederhana Tapak (RST) sebesar 10,62%.

Tabel 4.5b Perkembangan Harga Rata-rata Rumah Menengah di Kota Medan periode 1994-2014

Tahun

Harga Rumah Menengah Tipe 70/105

(rupiah)

1994 35.000.000

1995 35.000.000

1996 49.000.000

1997 70.000.000

1998 70.000.000

1999 105.000.000

2000 119.000.000

2001 126.000.000

2002 140.000.000

2003 140.000.000

2004 154.000.000

2005 154.000.000

2006 175.000.000

2007 175.000.000

2008 192.500.000

2009 210.000.000

2010 227.500.000

2011 245.000.000

2012 262.500.000

2013 280.000.000

2014 315.000.000

Sumber : DPD REI Sumatera Utara

Harga rumah menengah tipe 70/105 juga mengalami kenaikan, periode

tahun 1994-1998, harga rumah menengah mengalami peningkatan harga rata-rata

sekitar 20% pertahun. Namun pada tahun 1999 harganya naik 50% dari tahun

sebelumnya sebesar 105.000.000 rupiah dikarenakan dampak krisis ekonomi

rumah menengah sebesar 7,69%. Dimana kenaikan tertinggi terjadi pada tahun

2006 dengan 13,64% dengan harga rumah menengah tipe 72/105 pada tahun

tersebut sebesar 175.000.000 rupiah, kenaikan diatas 10 persen juga terjadi pada

tahun 2014 sebesar 12,50% dengan harga 315 juta rupiah.

Tabel 4.5cPerkembangan Harga Rata-rata Rumah Mewah di Kota Medan periode 1994-2014

Tahun

Harga Rumah Mewah Tipe 150/200

(rupiah)

1994 150.000.000

1995 180.000.000

1996 180.000.000

1997 180.000.000

1998 180.000.000

1999 225.000.000

2000 262.500.000

2001 262.500.000

2002 300.000.000

2003 345.000.000

2004 375.000.000

2005 450.000.000

2006 450.000.000

2007 525.000.000

2008 562.500.000

2009 600.000.000

2010 600.000.000

2011 675.000.000

2012 750.000.000

2013 825.000.000

2014 825.000.000

Sumber : DPD REI Sumatera Utara

Selama periode 1994-2014 kenaikan harga rumah mewah tipe 150/200

terjadi pada tahun 1999 dengan kenaikan 25% dari tahun sebelumnya. Mengingat

selama periode 1995-1998 harga rumah tipe tersebut stabil diharga 180 juta

mengalami kenaikan rata-rata 9,25% dengan kenaikan tertinggi terjadi pada tahun

2005 sebesar 20%.

Tabel 4.6 Perkembangan Kepuasan Konsumen (Persentase tingkat permintaan rumah pertahun)

Tahun Kepuasan Konsumen RST (%) Rumah Menengah (%) Rumah Mewah (%)

1994 85 75 75

1995 90 65 75

1996 90 70 70

1997 75 60 60

1998 75 60 50

1999 80 75 50

2000 90 80 65

2001 85 80 65

2002 90 85 65

2003 85 80 80

2004 85 80 80

2005 90 80 85

2006 80 70 85

2007 85 75 70

2008 75 70 70

2009 70 80 70

2010 80 80 85

2011 80 70 85

2012 70 70 60

2013 60 70 60

2014 60 50 55

Sumber : DPD REI Sumatera Utara

Data kepuasan konsumen di atas yang bersumber dari DPD REI Sumatera

Utara menjelaskan persentase jumlah unit rumah yang terjual ke konsumen dalam

satu tahun dari total rumah yang dibangun dan tersedia pada satu tahun atau dapat

juga dikatakan sebagai persentase tingkat permintaan rumah oleh konsumen atau

masyarakat di Kota Medan dalam satu tahun dari jumlah unit rumah yang dipasok

Dari data bersumber dari DPD REI Sumut memperlihatkan bahwa selama

periode 1994-2014, Rumah Sederhana Tapak (RST) Tipe 36/72 memiliki

persentase rata-rata tingkat permintaan dalam setahun sebesar 81% dari total

jumlah unit yang dibangun atau dipasok oleh pengembang dalam satu tahun.

Rumah menengah tipe 70/105 memiliki tingkat permintaan rata-rata dalam

setahun sebesar 74%, sedangkan untuk rumah mewah tipe 150/200 rata-rata

tingkat permintaannya dalam setahun sebesar 70%. Dapat dilihat bahwa

persentase rata-rata tingkat permintaan tertinggi adalah pada rumah sederhana

sebesar 81% rata-rata pertahun dikarenakan harga yang diharapkan dapat

dijangkau kalangan masyarakat Kota medan khususnya bagi masyarakat

berpenghasilan rendah (MBR), dikarenakan rumah sederhana tapak (RST)

memang ditujukan untuk kalangan masyarakat berpenghasilan rendah.Sementara

untuk rumah mewah tingkat permintaan rata-rata pertahunnya lebih rendah dari

rumah sederhana dan menengah sebesar 70% rata-rata pertahunnya, hal ini

disebabkan karena harganya yang lebih tinggi dan hanya bisa dijangkau oleh

masyarakat kalangan menengah atas. Berikut disajikan tabel mengenai rata-rata

tingkat permintaan rumah pertahun pada berbagai tipe.

Tabel 4.7 Rata-rata Tingkat Permintaan Rumah per Tahun di Kota Medan

Jenis Rumah

Rata-rata Tingkat Permintaan Rumah

per Tahun

Rumah Sederhana Tapak (RST) 81 %

Rumah Menengah 74 %

Rumah Mewah 70 %

4.2 Pembahasan 4.2.1 Uji Asumsi Klasik 4.2.1.1 Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi

yang cukup besar antar sesama variabel bebas (harga rumah, pertumbuhan

pendapatan perkapita dan inflasi). Korelasi yang terlalu tinggi antar sesama

variabel bebas akan berpengaruh pada menurunnya korelasi secara simultan

terhadap variabel Terikat (Tingkat Permintaan Rumah). Untuk mendeteksi

terjadinya multikolinieritas digunakan uji Klein yaitu dengan membandingan nilai

R2 model, dengan nilai R2 regresi dari masing-masing variabel independen. Bila

nilai R2 dari model persamaan lebih besar dari masing-masing nilai R2 dari hasil

regresi masing-masing variabel independen maka pada model tidak ditemukan

adanya multikolinieritas. Dan jika sebaliknya yang terjadi maka pada model

titemukan multikolinieritas.

Tabel 4.8a Hasil Regresi Parsial untuk Uji Multikolinieritas (Model persamaan Rumah Sederhana Tapak)

Variabel Nilai R2

(1) Tingkat Permintaan Rumah Sederhana Tapak (YRST) 0,519356

(2) Harga Rumah Sedehana Tapak (PRST) 0,184164

(3) Pertumbuhan Pendapatan Perkapita (GPP) 0,167355

(4) Tingkat Inflasi (INF) 0,164341

Untuk persamaan (1) Nilai R2 sebesar 0,519456 >dari nilai R2untuk

persamaan ke (2), (3) dan ke (4), maka dapat disimpulkan bahwa pada model

persamaan untuk Rumah Sederhana Tapak (RST) terbebas dari gejala

Tabel 4.8b Hasil Regresi Parsial untuk Uji Multikolinieritas (Model persamaan Rumah Menengah)

Variabel Nilai R2

(1) Tingkat Permintaan Rumah Menengah (YRMG) 0.240481

(2) Harga Rumah Menengah (PRMG) 0.163169

(3) Pertumbuhan Pendapatan Perkapita (GPP) 0.175368

(4) Tingkat Inflasi (INF) 0.140638

Untuk persamaan (1) Nilai R2 sebesar 0,240481 > dari nilai R2 untuk

persamaan ke (2), (3) dan (4), maka dapat disimpulkan bahwa model persamaan

untuk Rumah Menengah tidak terdapat gejala multikolinieritas.

Tabel 4.8c Hasil Regresi Parsial untuk Uji Multikolinieritas (Model persamaan Rumah Mewah)

Variabel Nilai R2

(1) Tingkat Permintaan Rumah Menengah (YRMH) 0.218842

(2) Harga Rumah Menengah (PRMH) 0.148701

(3) Pertumbuhan Pendapatan Perkapita (GPP) 0.159104

(4) Tingkat Inflasi (INF) 0.137957

Dari tabel di atas terlihat bahwa nilai R2 pada persamaan (1) > nilai R2

pada persamaan (2), (3) dan (4), maka dapat ditarik kesimpulan bahwa model

persamaan untuk rumah mewah terbebas dari gejala multikolinieritas.

Setelah dilakukan uji multikolinieritas terhadap ketiga persamaan, maka

dapat disimpulkan bahwa ketiga persamaan tersebut terbebas dari gejala

multikolinieritas.

4.2.1.2 Uji Korelasi Serial (Autokorelasi)

Untuk mendeteksi ada tidaknya korelasi serial dalam model penelitian ini

dilakukan uji Lagrange Multiplier (LM Test). Pemilihan LM Test untuk

melakukan uji autokorelasi karena lebih mudah diinterpretasikan bila

menggunakan variabel lag. LM Test dilakukan dengan membandingkan nilai X2

Hitng dengan X2 Tabel dengankriteria sebagai berikut :

1) Jika nilai X2 Hitng >X2 Tabel, maka hipotesis yang menyatakan model

terbebas dari masalah serial korelasi ditolak.

2) Jika nilai X2 Hitng <X2 Tabel, maka hipotesis yang menyatakan model

terbebas dari masalah serial korelasi diterima.

Berikut hasil estimasi dari LM Test dari masing-masing model :

Tabel 4.9a Hasil Estimasi Uji Autokorelasi (Model Persamaan Rumah Sederhana Tapak) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.667954 Prob. F(2,14) 0.5284 Obs*R-squared 1.742197 Prob. Chi-Square(2) 0.4185

Sumber : Output Eviews

Berdasarkan hasil output di atas terdapat nilai Obd*R-squared sebesar

1,742197 yang disebut nilai X2Hitungdan X2 Tabel yang disesuaikan dengan jumlah

lagnya (v)=2dan�= 5% adalah sebesar 5,99. Karena 1,74 < 5,99 (nilai X2 Hitng >

X2 Tabel) bahwa dapat disimpulkan model di atas (Persamaan RST) bebas dari

masalah serial korelasi.

Tabel 4.9b Hasil Estimasi Uji Autokorelasi (Model Persamaan Rumah Menengah) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 4.458407 Prob. F(2,14) 0.0318 Obs*R-squared 7.781897 Prob. Chi-Square(2) 0.0204

Sumber : Output Eviews

Berdasarkan hasil output di atas terdapat nilai Obd*R-squared sebesar

7,781897 yang disebut nilai X2Hitung dan X2 Tabel yang disesuaikan dengan jumlah

> X2 Tabel) bahwa dapat disimpulkan model persamaan rumah menengah (tipe

70/105) di atas bebas dari masalah serial korelasi.

Tabel 4.9c Hasil Estimasi Uji Autokorelasi (Model Persamaan Rumah Mewah) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.676178 Prob. F(2,14) 0.2005 Obs*R-squared 3.863864 Prob. Chi-Square(2) 0.1286

Sumber : Output Eviews

Berdasarkan hasil output di atas terdapat nilai Obd*R-squared sebesar

3,863864 yang disebut nilai X2Hitung dan X2 Tabel yang disesuaikan dengan jumlah

lagnya (v) = 2 dan �= 5% adalah sebesar 5,99. Karena 3,86< 5,99 (nilai X2 Hitng

> X2 Tabel) bahwa dapat disimpulkan model persamaan rumah mewah (tipe

150/200) di atas bebas dari masalah serial korelasi.

Setelah dilakukan uji autokorelasi terhadap ketiga persamaan, maka dapat

disimpulkan bahwa ketiga persamaan terbebas dari gejala autokorelasi.

4.2.2 Interpretasi Model

Untuk melihat ada tidaknya pengaruh harga rata-rata rumah (RST, Rumah

Menengah dan Rumah Mewah), pendapatan regional perkapita dan tingkat inflasi

terhadap tingkat permintaan rumah (RST, Rumah Menengah dan Rumah Mewah).

Maka dilakukan regresi terhadap variabel-variabel tersebut dengan metode OLS

(Ordinary Least Square), untuk itu digunakan data sekunder yang berasal dari

BPS Medan dan Dewan Pengurus Daerah REI Sumatera Utara, periode

1994-2013 yang diolah dengan perangkat komputer menggunakan program E-views 7

Gambar 4.4a Interpretasi Model Persamaan RST (tipe 36/72)

Dari model persamaan Tingkat Permintaan Rumah Sederhana Tapak

(RST) tipe 36/72 di atas dapat dijelaskan pengaruh variabel independen sebagai

berikut :

1. Harga Rumah Sederhana Tapak/RST tipe 36/72 (PRST) memiliki

pengaruh negatif terhadap persentase Tingkat Permintaan Rumah

Sederhana Tapak (RST) tipe 36/72 (YRST) dengan nilai koefisien yang

tidak terlalu tinggi sebesar -1,78e-07, yang menjelaskan bahwa jika harga

rumah naik maka persentase tingkat permintaan RST akan mengalami

penurunan.

2. Pertumbuhan Pendapatan Regional perkapita (GPP) masyarakat Kota

Medan memiliki pengaruh positif terhadap Tingkat Permintaan Rumah

Sederhana Tapak tipe 36/72 dengan nilai koefisien 0,8. Hal ini

menunjukkan jika terjadi pertumbuhan pendapatan perkapita sebesar 1%

akan menyebabkan tingkat permintaan Rumah Sederhana Tapak (RST)

naik rata-rata 0,8 persen.

3. Tingkat Inflasi (INF) di Kota Meadn memiliki pengaruh negatif terhadap

tingkat permintaan Rumah Sederhana Tapak (RST) tipe 36/72 di Kota

Medan dengan nilai koefisien -0,9. Hal ini menunjukkan jika terjadi

YRST = 87.87906 - 1.78483e-07PRST + 0.1319175GPP - 0.196368*INF SE (5.58E-08)* (0.081620)* (0.087919)* t-stat (-3.197571) (1.616242) (-2.233527) R2 = 0.519356 n = 20

F-stat = 5.762884 df = 16 Ket : * signifikan pada level 10%

kenaikan tingkat inflasi sebesar 1% akan menyebabkan tingkat permintaan

Rumah Sederhana Tapak (RST) turun 0,9 persen.

Gambar 4.4b Interpretasi Model Persamaan Rumah Menengah (Tipe 70/105)

Dari model persamaan Tingkat Permintaan Rumah Menengah tipe 70/105

di atas dapat dijelaskan pengaruh variabel independen sebagai berikut :

1. Harga Rumah Menengah tipe 70/105 (PRMG) memiliki pengaruh positif

terhadap Tingkat Permintaan Rumah Menengah tipe 70/105 (YRMG)

dengan nilai koefisien yang tidak terlalu tinggi sebesar 1,57e-08, jika harga

rumah tipe menengahnaik, maka Tingkat Permintaannya juga naik.

2. Pertumbuhan Pendapatan Regional perkapita (GPP) masyarakat Kota

Medan memiliki pengaruh positif terhadap persentase Tingkat Permintaan

Rumah Menengah tipe 70/105 dengan nilai koefisien 0,05. Hal ini

menunjukkan jika terjadi pertumbuhan pendapatan perkapita sebesar 1%

akan menyebabkan tingkat permintaan Rumah Menengah naik rata-rata

0,05 persen.

3. Tingkat Inflasi (INF) di Kota Meadn memiliki pengaruh negatif terhadap

tingkat permintaan Rumah Menengah tipe 70/105 di Kota Medan dengan

nilai koefisien -0,18 . Hal ini menunjukkan jika terjadi kenaikan tingkat

YRMG = 72.80879 + 1.572247e-08PRMG + 0.04786864GPP - 0.178504INF SE (2.25E-08)* (0.087880)* (0.092897)* t-stat (0.699508) (0.544705) (-1.921527) R2 = 0.240481 n = 20

F-stat = 1.688651 df = 16 Ket : * signifikan pada level 10%

inflasi sebesar 1% akan menyebabkan tingkat permintaan Rumah

Menengah turun 0,18 persen.

Gambar 4.4c Interpretasi Model Persamaan Rumah Mewah (Tipe 150/200)

Dari model persamaan Tingkat Permintaan Rumah Mewah tipe 150/200

di atas dapat dijelaskan pengaruh variabel independen sebagai berikut :

1. Harga Rumah Mewah tipe 150/200 (PRMH) memiliki pengaruh positif

terhadap Tingkat Permintaan Rumah Mewah tipe 150/200 (YRMH)

dengan nilai koefisien yang tidak terlalu tinggi sebesar 9.51E-09, yang

menjelaskan bahwa jika harga rumah tipe ini naik, maka tingkat

permintaannya juga naik.

2. Pertumbuhan Pendapatan Regional perkapita (GPP) masyarakat Kota

Medan memiliki pengaruh positif terhadap persentase Tingkat Permintaan

Rumah Mewah 150/200 dengan nilai koefisien 0,15. Hal ini menunjukkan

jika terjadi pertumbuhan pendapatan perkapita sebesar 1% akan

menyebabkan tingkat permintaan Rumah Mewah naik rata-rata 0,14

persen.

3. Tingkat Inflasi (INF) di Kota Meadn memiliki pengaruh negatif terhadap

tingkat permintaan Rumah Mewah tipe 150/200 di Kota Medan dengan

nilai koefisien -0,26 . Hal ini menunjukkan jika terjadi kenaikan tingkat

YRMH = 66.352459 + 9.507745e-09PRMH + 0.1461631GPP - 0.2599641INF SE (1.26E-09)* (0.137152)* (0.148689)*

t-stat (0.756485) (1.065703) (-1.748375) R2 = 0.218842 n = 20

F-stat = 1.494138 df = 16 Ket : * signifikan pada level 10%

inflasi sebesar 1% akan menyebabkan tingkat permintaan Rumah Mewah

turun 0,26 persen.

4.2.3 Analisis Koefisien Determinasi (R-square)

Berdasarka hasil estimasi dengan E-Views dapat dilihat nilai koefisien

determinasi R-square sebesar 0,52 untuk model persamaan pada rumah sederhana

tapak (RST) tipe 36/72, untuk model persamaan pada rumah menengah tipe

70/105 sebesar 0,24, sedangkan untuk rumah mewah tipe 150/200 sebesar 0,20.

Hal ini berarti variabel bebas mampu menjelaskan variasi tingkat permintaan

rumah di Kota Medan sebesar 52 persen untuk jenis Rumah Sederhana Tapak

(RST), 24 persen untuk jenis Rumah Menengah dan hanya 20 persen untuk jenis

Rumah Mewah selama kurun waktu 1994-2013, sedangkan sisanya dijelaskan

oleh variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam masing-masing model

persamaan.

4.2.4 Uji t-Statistik

1. Pada Model Persamaan RST Tipe 36/72 a. Variabel Harga RST (PRST)

Hipotesa, Ho : b1 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b1≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika t-stat < t-table

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 3,197

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel harga

Rumah Sederhana Tapak (PRST) signifikan pada �= 1% dengan t-stat > t-tabel yaitu (3,197 > 2.291) dengan demikian hipotesa Ha diterima.

Artinya variabel harga Rrumah Sederhana Tapak (RST) berpengaruh

signifikan pada tingkat permintaan RST secara statistik pada tingkat

kepercayaan 99%.

b. Variabel Pendapatan Regional Perkapita (GPP)

Hipotesa, Ho : b2 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b2≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika t-stat < t-table

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 1,616

Df = 16, maka pada �= 10% nilai t-tabel sebesar 1.746

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel

pendapatan regional perkapitatidak signifikan pada �= 10% dengan t-stat < t-tabel yaitu (1,616 <1,746) dengan demikian hipotesa Ha ditolak.

Artinya variabel pendapatan regional perkapita tidak berpengaruh

signifikan pada tingkat permintaan RST secara statistik pada tingkat

kepercayaan 90%.

c. Variabel Tingkat Inflasi (INF)

Hipotesa, Ho : b3 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b3≠ 0 (ada pengaruh)

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 2,233

Df = 16, maka pada �= 5% nilai t-tabel sebesar 2,119

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel tingkat

inflasi signifikan pada �= 5% dengan t-stat > t-tabel yaitu (2,233> 2,119) dengan demikian hipotesa Haditerima. Artinya variabel tingkat

inflasi berpengaruh signifikan pada tingkat permintaan RST secara

statistik pada tingkat kepercayaan 95%.

2. Pada Model Persamaan Rumah Menengah Tipe 70/105 a. Variabel Harga Rumah Menengah (PRMG)

Hipotesa, Ho : b1 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b1≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika t-stat < t-table

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 0,699

Df = 16, maka pada �= 10% nilai t-tabel sebesar 1,746

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel harga

Rumah Menengah (PRMG) tidak signifikan pada �= 10% dengan t-stat < t-tabel yaitu (0,699<1,746) dengan demikian hipotesa Ha ditolak.

Artinya variabel harga Rumah Menengah tidak berpengaruh signifikan

pada tingkat permintaan Rumah Menengah secara statistik pada tingkat

kepercayaan 90%.

Hipotesa, Ho : b2 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b2≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika t-stat < t-table

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 0,545

Df = 16, maka pada �= 10% nilai t-tabel sebesar 1.746

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel

pendapatan regional perkapita tidak signifikan pada � = 10% dengan t-stat < t-tabel yaitu (0,545< 1,746) dengan demikian hipotesa Ha ditolak.

Artinya variabel pendapatan regional perkapita tidak berpengaruh

signifikan pada tingkat permintaan Rumah Menengah secara statistik

pada tingkat kepercayaan 90%.

c. Variabel Tingkat Inflasi (INF)

Hipotesa, Ho : b3 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b3≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika t-stat < t-table

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 1,921

Df = 16, maka pada �= 10% nilai t-tabel sebesar 1,746

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel tingkat

inflasi signifikan pada �= 10% dengan t-stat > t-tabel yaitu (1,921>1,746) dengan demikian hipotesa Ha diterima. Artinya variabel

tingkat inflasi berpengaruh signifikan pada tingkat permintaan Rumah

Menengah secara statistik pada tingkat kepercayaan 90%.

3. Pada Model Persamaan Rumah Mewah Tipe 150/200 a. Variabel Harga Rumah Mewah (PRMH)

Hipotesa, Ho : b1 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b1≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika t-stat < t-table

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 0,756

Df = 16, maka pada �= 10% nilai t-tabel sebesar 1,746

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel harga

Rumah Mewah (PRMH) tidak signifikan pada �= 10% dengan t-stat < t-tabel yaitu (0,756< 1,746) dengan demikian hipotesa Ha ditolak.

Artinya variabel harga Rumah Mewah tidak berpengaruh signifikan

pada tingkat permintaan Rumah Mewah secara statistik pada tingkat

kepercayaan 90%.

b. Variabel Pendapatan Regional Perkapita (GPP)

Hipotesa, Ho : b2 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b2≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika t-stat < t-table

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 1,066

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel

pendapatan regional perkapita tidak signifikan pada � = 10% dengan t-stat < t-tabel yaitu (1,066< 1,746) dengan demikian hipotesa Ha ditolak.

Artinya variabel pendapatan regional perkapita tidak berpengaruh

signifikan pada tingkat permintaan Rumah Mewah secara statistik pada

tingkat kepercayaan 90%.

c. Variabel Tingkat Inflasi (INF)

Hipotesa, Ho : b3 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b3≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika t-stat < t-table

Terima Ha jika t-stat > t-table

Dari hasil regresi t-stat sebesar 1,748

Df = 16, maka pada �= 10% nilai t-tabel sebesar 1,746

Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui bahwa variabel tingkat

inflasi tidak signifikan pada � = 10% dengan t-stat > t-tabel yaitu (1,748> 1,746) dengan demikian hipotesa Ha diterima. Artinya variabel

tingkat inflasiberpengaruh berpengaruh signifikan pada tingkat

permintaan Rumah Mewah secara statistik pada tingkat kepercayaan

90%.

4.2.5 Uji F-Statistik

1. Pada Model Persamaan RST Tipe 36/72

Hipotesa, Ho : b1 = b2 = b3 = 0 (tidak ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika F-stat < F-table

Terima Ha jika F-stat > F-table

Dari hasil regresi F-stat = 5,76

Df1 = k – 1 = 2, Df2 = n – k = 17 pada �= 5% nilai F-tabel = 3,59 Berdasarkan perhitungan di atas dimana F-stat > F-tabel (5,76 > 3,59).

Dengan demikian Ha diterima, artinya semua variabel bebas yakni Harga

Rumah Sederhana Tapak (RST), pendapatan regional perkapita dan tingkat

inflasi secara bersama-sama mampu menjelaskan variabel tingkat

permintaan Rumah Sederhana Tapak (RST) di Kota Medan secara statistik

pada tingkat kepercayaan 95% pada kurun waktu 1994-2013.

2. Pada Model Persamaan Rumah Menengah tipe70/105

Hipotesa, Ho : b1 = b2 = b3 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b1≠ b2 ≠ b3≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika F-stat < F-table

Terima Ha jika F-stat > F-table

Dari hasil regresi F-stat = 1,69

Df1 = k – 1 = 2, Df2 = n – k = 17 pada �= 10% nilai F-tabel = 2,62 Berdasarkan perhitungan di atas F-stat <F-tabel (1,69<2,62). Dengan

demikian Ha ditolak, artinya semua variabel bebas yakni Harga Rumah

Menengah, pendapatan regional perkapita dan tingkat inflasi secara

bersama-sama tidak mampu menjelaskan variabel tingkat permintaan

Rumah Menengah di Kota Medan secara signifikan pada tingkat

3. Pada Model Persamaan Rumah Mewah tipe150/200

Hipotesa, Ho : b1 = b2 = b3 = 0 (tidak ada pengaruh)

Ha : b1≠ b2 ≠ b3≠ 0 (ada pengaruh)

Kriteria, Terima Ho jika F-stat < F-table

Terima Ha jika F-stat > F-table

Dari hasil regresi F-stat = 1,49

Df1 = k – 1 = 2, Df2 = n – k = 17 pada �= 10% nilai F-tabel = 2,62 Berdasarkan perhitungan di atas F-stat < F-tabel (1,49 < 2,62). Dengan

demikian Ha ditolak, artinya semua variabel bebas yakni Harga Rumah

Mewah, pendapatan regional perkapita dan tingkat inflasi secara

bersama-sama tidak mampu menjelaskan variabel tingkat permintaan Rumah

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui seberapa besar rata-rata

tingkat permintaan rumah tipe sederhana, menengah dan besar di Kota Medan

pertahunnya serta mengkaji pengaruh variabel-variabel seperti, harga rumah,

pendapatan perkapita dan tingkat inflasi terhadap tingkat permintaan rumah di

Kota Medan selama periode 1994-2013. Dari hasil analisis dan pembahasan yang

telah diuraikan pada bab-bab sebelumnya dapat diambil kesimpulan sebagai

berikut :

1. Berdasarkan informasi yang didapat dari DPD REI Sumatera Utara

memperlihatkan rata-rata tingkat permintaan Rumah Sederhana Tapak

(RST) tipe 36/72 pertahunnya lebih besar dari rata-rata tingkat permintaan

Rumah Menengah tipe 70/105 dan Rumah Mewah tipe 150/200, selama

periode 1994-2014 tingkat permintaan konsumen terhadap Rumah

Sederhana Tapak (RST) tipe 36/72 di Kota Medan rata-rata pertahunnya

sebesar 81%, untuk Rumah Menengah tipe 70/105 sebesar 74% rata-rata

pertahun sedangkan untuk Rumah Mewah tipe 150/200 sebesar 70%

pertahun.

2. Dari hasil model estimasi dapat disimpulkan bahwa harga Rumah

Sederhana Tapak (RST) tipe 36/72 berpengaruh signifikan pada �= 1% terhadap tingkat permintaan Rumah Sederhana Tapak (RST) dengan

dan rumah mewah tipe 150/200 tidak berpengaruh signifikan terhadap

tingkat permintaan rumah menengah dan mewah di Kota Medan

dikarenakan umumnya rumah menengah dan mewah hanya bisa dibeli

oleh masyarakat berpenghasilan menengah keatas yang menjadikan rumah

tidak hanya sebagai kebutuhan pokok melainkan telah menjadi alternatif

dalam berinvestasi berupa capital gain, jadi meskipun harganya naik

masyarakat tetap tertarik membelinya.

3. Hasil model estimasi menyimpulkan bahwa pertumbuhan pendapatan

perkapita tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat permintaan Rumah

Sederhana Tapak (RST) tipe 36/72, rumah menengah tipe 70/105 dan

rumah mewah tipe 150/200 di Kota Medan. Pengaruh pendapatan yang

tidak signifikan dikarenakan dalam penelitian ini menggunakan

pendapatan perkapita ADHB yang masih terdapat faktor inflasi di

dalamnya dan dapat mempengaruhi daya beli, dimana meskipun tingkat

pendapatan naik sedangkan tingkat inflasi tetap tinggi, maka secara real

tingkat pendapatan tidak mengalami kenaikan yang menyebabkan tingkat

daya beli masyarakat tetap maupun mengalami penurunan.

4. Dari hasil model estimasi juga menyimpulkan bahwa tingkat inflasi

berpengaruh signifikan terhadap tingkat permintaan Rumah Sederhana

Tapak (RST) tipe 36/72 (pada � = 5%), rumah menengah tipe 70/105 dan rumah mewah tipe 150/200 (pada �= 10%) dengan pengaruh negatif.

5.2 Saran

Adapun saran yang dapat penulis sampaikan adalah sebagai berikut :

1. Perlu dilakukan penelitian yang lebih intensif dan mendalam untuk topik

serupa sehingga dapat memberikan hasil yang lebih mendetail.

2. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa harga rumah RST berpengaruh

negatif terhadap tingkat permintaan rumah RST di Kota Medan, hal ini

berarti jika harga turun maka permintaan akan naik dan sebaliknya. Harga

rumah RST berasal dari ketetapan ketetapan pemerintah. Maka dalam hal

ini pemerintah harus menetapkan harga yang sesuai agar Rumah

Sederhana Tapak bisa lebih dijangkau oleh masyarakat menengah

kebawah di Kota Medan, karena Rumah Sedehana Tapak (RST) memang

diperuntukkan untuk masyarakat berpenghasilan rendah.

3. Pemerintah harus bisa mengendalikan tingkat inflasi di daerahnya supaya

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Teori Permintaan

Berbagai teori telah banyak muncul membahas mengenai teori permintaan.

Sadono Sukirno (2003:75) menjelaskan bahwa teori permintaan menerangkan

tentang ciri hubungan antara jumlah permintaan dan harga. Permintaan akan suatu

barang di pasar akan terjadi apabila konsumen mempunyai keinginan (willing)

dan kemampuan (ability) untuk membeli, pada tahap kosumen hanya memiliki

keinginan atau kemampuan saja maka permintaan barang belum terjadi, kedua

syarat willing dan ability harus ada untuk terjadinya permintaan.

Miller dan Meiners (2000) menyatakan bahwa terdapat beberapa faktor

permintaan selain harga, diantaranya :

a. Pendapatan,

Kenaikan dalam pendapatan akan biasanya akan menyebabkan kenaikan

permintaan.

b. Selera dan Preferensi,

Selera dan preferensi dapat mempengaruhi tingkat permintaan suatu barang.

Beras misalnya, meskipun harganya sama, permintaan beras di wilayah

Indonesia bagian timur cenderung lebih rendah dibanding dengan wilayah

Indonesia bagian barat dikarenakan masyarakat di wilayah Indonesia bagian

timur seperti Papua dan Maluku cenderung lebih menyukai sagu sebagai

makanan pokok ketimbang beras.

Jika harga barang berkaitan mengalami kenaikan maka akan menyebabkan

permintaan terhadap barang tersebut turun cateris paribus

d. Harga barang lain yang berkaitan (substitusi dan komplementer),

Permintaan terhadap barang substitusi akan naik jika harga barang yang

berkaitan naik sedangkan barang substitusinya tetapdan permintaan terhadap

barang komplementer turun jika harga barang berkaitan naik.

e. Perubahan dugaan tentang harga di masa depan (ekspektasi harga),

Jika terjadi kenaikan harga suatu barang di masa depan maka akan

meningkatkan permintaan terhadap barang di masa sekarang.

f. Penduduk,

Kenaikan jumlah penduduk dalam suatu perekonomian (dengan asumsi

pendapatan konstan) akan menyebabkan meningkatnya permintaan

Berdasarkan uraian di atas maka fungsi permintaan seorang konsumen akan

suatu barang dapat dirumuskan sebagai berikut :

Dx = f ( Px, Y, Py, T, u ) ... (2.1)

Dimana : Dx = Jumlah barang x yang diminta

Px = Harga barang x

Y = Pendapatan Perkapita/Konsumen

Py = Harga barang lain

T = Selera

u = Faktor-faktor lainnya

Persamaan di atas menjelaskan bahwa tingkat permintaan terhadap barang X

barang lainnya (Py) yang merupakan harga barang substitusi dari barang X,

tingkat selera (T) dan faktor-faktor lainnya (u).

2.1.1 Hukum Permintaan

Hukum permintaan pada hakikatnya merupakan suatu hipotesis yang

menyatakan makin rendah harga suatu barang maka makin banyak permintaan

terhadap barang tersebut. Sebaliknya makin tinggi harga suatu barang maka makin sedikit permintaan terhadap barang tersebut. (Sukirno, 2003:76)

Menurut R.L Miller dan R.E Meiners (2000) kaidah permintaan dapat

dinyatakan dalam cara yang paling sederhana sebagai berikut :

- Pada harga tinggi, lebih sedikit barang yang akan diminta ketimbang pada

harga rendah, dimana hal-hal lain sama (cateris paribus)

- Pada harga rendah, lebih banyak barang yang akan diminta ketimbang pada

harga tinggi, dimana hal-hal lain sama (cateris paribus)

Maka kuantitas yang diminta untuk suatu barang berhubungan terbalik

dengan harga barang tersebut, dimana hal-hal lain sama pada setiap tingkat harga

(cateris paribus). Asumsi mengenai “cateris paribus” menjelaskan bahwa

permintaan hanya dipengaruhi oleh faktor harga, dimana faktor lainnya bersifat

tetap, yang artinya teori yang menyatakan bahwa faktor harga berhubungan

terbalik dengan tingkat permintaan akan terbantahkan jika faktor-faktor lain diluar

harga ikut berubah.

Berdasarkan penjelasan sebelumnya mengenai hukum permintaan di mana

adakalanya hukum permintaan tidak berlaku, misalnya kenaikan harga suatu

terdapat tiga kelompok jenis barang di mana hukum permintaan tidak berlaku,

yakni :

a. Barang yang Bersifat Memiliki Unsur Spekulasi,

Seprti emas, saham dan tanah di perkotaan, di mana barang-barang tersebut

menyebabkan orang akan menambah pembeliannya disaat harganya naik,

dikarenakun adanya unsur spekulasi terhadap barang-barang tersebut yang

diharapkan harganya terus naik sehingga dapat diperoleh keuntungan.

b. Barang Prestise,

Merupakan barang yang bersifat dapat menambah prestise seseorang yang

memilikinya yang umumnya berharga sangat mahal sehingga apabila

harganya naik , dapat menyebabkan naiknya permintaan terhadap barang

tersebut seperti barang-barang antik, lukisan dari pelukis terkenal maupun

mobil mewah.

c. Barang Giffen,

pada umumnya jika harga barang yang bersifat giffen turun justru

menyebabkan permintaan terhadap barang tersebut juga turun begitu pula

sebaliknya contoh dari barang jenis ini adalah makanan pokok berkualitas

rendah seperti singkong dan sebagainya, di mana permintaan terhadap

barang jenis ini didorong oleh kemisikinan yang membuat konsumen tidak

mampu membeli barang yang lebih berkualitas.

2.1.2 Kurva Permintaan

Berdasarkan hukum permintaan yang menyatakan bahwa kuantitas barang

permintaan turun begitu pula sebaliknya jika harga turun permintaan naik (asumsi

cateris paribus). Sehingga kurva permintaan mempunyai slope yang menurun ke

kanan (berslope negatif). Pada Gambar 2.1 dapat dilihat bahwa perubahan harga

dari p1 ke p2 menyebabkan perubahan kuantitas dari q1 ke q2.

Gambar 2.1 Kurva Permintaan Individu

Kurva di atas menjelaskan perubahan quantitas permintaan (change in

quantity demand) yang disebabkan oleh perubahan harga. Dimana pergerakan

tingkat permintaan sepanjang kurva permintaan DD. Sedangkan jika perubahan

terjadi tidak semata-mata hanya karena perubahan harga melainkan juga terjadi

perubahan diluar faktor harga seperti pendapatan, selera dan sebagainya (faktor

non harga) maka akan menyebabkan perubahan permintaan (change in demand)

yang dapat menyebabkan pergeseran demand curve ke kiri maupun ke kanan.

Dari Gambar 2.2 dapat dilihat bahwa perubahan faktor permintaan non

harga menyebabkan kurva permintaan bergeser. Misalkan jika pendapatan

individu meningkat menyebabkan bertambahnya tingkat permintaan karena daya

beli meningkat sehingga menggeser kurva permintaan ke kanan dari DD ke D’D’

sehingga tingkat permintaan berkurang yang menyebabkan kurva bergeser ke kiri

dari DD ke D”D”.

Sumber : R.L. Miller & R.E. Meiners (2000: 27)

Gambar 2.2 Pergeseran Kurva Permintaan 2.1.3 Elastisitas Permintaan

Dalam analisis ekonomi, secara teori maupun dalam praktek sehari-hari,

adalah sangat berguna untuk mengetahui sejauh mana renponsifnya permintaan

terhadap perubahan harga. Oleh sebab itu perlu dikembangkan satu pengukuran

kuantitatif yag menunjukkan sejauh mana besarnya pengaruh perubahan harga

terhadap perubahan permintaan yang dinamakan ukuran elastisitas permintaan

(Sukirno, 2003:103).

Terdapat tiga konsep elastisitas permintaan yakni ; elastisitas permintaan

harga, elastisitas permintaan pendapatan dan elastisitas permintaan silang.

Dimana konsep elastisitas permintaan harga adalah konsep yang lebih penting

untuk dipahami.

Ukuran elastisitas permintaan dapat dilihat melalui nilai koefisien elastisitas

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan

karunia-Nya hingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan laporan skripsi

yang berjudul “Analisis Tingkat Permintaan Rumah di Kota Medan”. Penulis

telah banyak menerima bimbingan, saran, motivasi dan doa dari berbagai pihak

selama penulisan skripsi ini. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis

menyampaikan terimakasih kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan

dan bimbingan, yaitu kepada :

1. Allah Swt, atas anugrah dan rahmat-Nya yang telah diberikan.

2. Kedua orang tua, Ayah dan Ibu atas bantuan doa dan dukungannya selama

ini.

3. Bapak Prof. Dr. Azhar Maksum S.E M.Sc selaku Dekan Fakultas Ekonomi

dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

4. Bapak Wahyu Ario Pratomo, SE, M.Ec selaku Ketua Departemen S1

Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera

Utara.

5. Bapak Syahrir Hakim Nasution, SE, Msi selaku Sekretaris Departemen S1

Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera

Utara.

6. Bapak Irsyad Lubis, SE, M.Soc.Sc, PhD selaku Ketua Program Studi

Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera

7. Bapak Paidi Hidayat, SE, Msi selaku Sekretaris Program Studi Ekonomi

Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

8. Ibu Dra. Raina Linda Sari, M.Si.selaku Dosen Pembimbing.

9. Bapak Dr. Hasan Basri Tarmizi, SU selaku Dosen Pembanding I.

10. Bapak Kasyful Mahalli, SE, M.Si selaku Dosen pembanding II.

11. Segenap staf dan pegawai di Dewan Pengurus Daerah (DPD) Real Estat

Indonesia (REI) Sumatera Utara.

12. Seluruh teman-teman di Fakultas Ekonomi dan Bisnis USU jurusan Ekonomi

Pembangunan angkatan 2010.

13. Serta seluruh pihak yang telah banyak membantu penulis yang tidak dapat

disebutkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini masih jauh dari

kesempurnaan, baik dalam penyusunan maupun penyajiannya. Oleh karena itu

penulis mengharapkan kritik dan saran untuk perbaikan di masa yang akan datang.

Semoga skripsi ini bermanfaat bagi pembaca pada umumnya dan bagi penulis

pada khususnya.

Medan, Maret 2015

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR TABEL ... vii

DAFTAR GAMBAR ... viii

BAB I PENDAHULIAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 6

1.3 Tujuan Penelitian ... 7

1.4 Manfaat Penelitian ... 7

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 9

2.1 Teori Permintaan ... 9

2.1.1 Hukum Permintaan ... 11

2.1.2 Kurva Permintaan ... 12

2.1.3 Elastisitas Permintaan ... 14

2.1.4 Permintaan Perumahan ... 16

2.2 Konsep dan Kategori Perumahan ... 20

2.3 Fungsi dan Peran Rumah ... 22

2.4 Permukiman Kota ... 24

2.5 Masalah dan Kebijakan Permukiman Perkotaan ... 24

2.6 Pendapatan Regional ... 26

2.6.1 Pendapatan Perkapita ... 27

2.7 Inflasi ... 27

2.7.1 Teori Inflasi ... 28

2.8 Penelitian Terdahulu ... 29

2.9 Kerangka Konseptual ... 31

2.10 Hipotesis ... 32

BAB III METODE PENELITIAN ... 33

3.1 Pengertian Penelitian ... 33

3.2 Jenis Penelitian ... 33

3.3 Tempat dan Waktu Penelitian ... 33

3.4 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional ... 34

3.5 Jenis Data ... 35

3.6 Metode Pengumpulan dan Pengolahan Data ... 35

3.7 Teknik Analisis ... 36

3.7.1 Model Analisis Data ... 36

3.7.2.1 Uji Koefisien Determinasi (R-Square) ... 37

3.7.2.2 Uji F-statistik (Overall Test ... 37

3.7.2.3 Uji t-statistik (Partial Test) ... 38

3.7.3 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik ... 39

3.7.3.1 Multikolinieritas ... 39

3.7.3.2 Autokorelasi ... 41

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ... 42

4.1 Hasil Penelitian ... 42

4.1.1 Kondisi Geografis ... 42

4.1.2 Kondisi Ekonomi ... 43

4.1.3 Perkembangan Perumahan di Kota Medan ... 48

4.1.4 Harga dan Tingkat Permintaan Rumah di Kota Medan ... 50

4.2 Pembahasan ... 56

4.2.1 Uji Asumsi Klasik ... 56

4.2.1.1 Uji Multikolinieritas ... 56

4.2.1.2 Uji Serial Korelasi (Autokorelasi) ... 57

4.2.2 Interpretasi Model ... 59

4.2.3 Analisis Koefisien Determinasi (R-square) ... 63

4.2.4 Uji t-Statistik ... 63

4.2.5 Uji F-Statistik ... 68

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 71

5.1 Kesimpulan ... 71

5.2 Saran ... 72

DAFTAR PUSTAKA ... 74

DAFTAR TABEL

No. Tabel Judul Halaman

2.1 Penelitian Terdahulu ... 29 4.1 Tingkat Inflasi Kota Medan Periode 1994-2013 ... 45 4.2 Perkembangan Jumlah Penduduk Kota Medan Periode

2007-2012 ... 45 4.3 Perkembangan PDRB dan PendapatanPerkapita Atas

Dasar Harga Berlaku di Kota Medan periode

1993-2012 ... 46 4.4 Rata-rata total pembangunan perumahan di Kota

Medan ... 49 4.5a Perkembangan Harga Rata-rata Rumah Sederhana

Tapak (RST) di Kota Medan periode 1994-2014 ... 51 4.5b Perkembangan Harga Rata-rata Rumah Menengah di

Kota Medan periode 1994-2014 ... 52 4.5c Perkembangan Harga Rata-rata Rumah Mewah di

Kota Medan periode 1994-2014 ... 53 4.6 Perkembangan Kepuasan Konsuen (Persentase jumlah

unit rumah yang terjual pertahun) ... 54 4.7 Rata-rata Tingkat Permintaan Rumah per tahun di

Kota Medan ... 55 4.8a Hasil Regresi Parsial untuk Uji Multikolinieritas

(Model persamaan RST) ... 56 4.8b Hasil Regresi Parsial untuk Uji Multikolinieritas

(Model persamaan Rumah Menengah) ... 57 4.8c Hasil Regresi Parsial untuk Uji Multikolinieritas

(Model persamaan Rumah Mewah) ... 57 4.9a Hasil Estimasi Uji Autokorelasi (Model Persamaan

RST) ... 58 4.9b Hasil Estimasi Uji Autokorelasi (Model Persamaan

Rumah Menengah) ... 58 4.9c Hasil Estimasi Uji Autokorelasi (Model Persamaan

DAFTAR GAMBAR

No. Gambar Judul Halaman

2.1 Kurva Permintaan Individu ... 13

2.2 Pergeseran Kurva Permintaan ... 14

2.3 Fungsi Rumah (Hunian) ... 23

2.4 Kerangka Konseptual ... 31

4.1 Perkembangan Inflasi Periode 2004-2013 ... 45

4.2 Perkembangan PDRB Kota Medan periode 2003-2012 ... 48

4.3 Persentase pembangunan rata-rata pertahun rumah berbagai tipe di Kota Medan ... 50

4.4a Interpretasi Model Persamaan RST (tipe36/72) 59 4.4b Interpretasi Model Persamaan Rumah Menengah (tipe 70/105) ... 61

4.4c Interpretasi Model Persamaan Rumah Mewah (tipe 150/200) ... 62